人工智能公司正在探索新技术,使算法更像人类思考,以克服扩展大型语言模型的挑战。
包括 OpenAI 在内的人工智能公司正在摆脱“越大越好”的训练模型理念。相反,他们正在开发允许算法以更像人类的方式“思考”的技术。这些方法旨在解决诸如大量能耗、硬件故障和数据稀缺等阻碍大型语言模型发展的挑战。
OpenAI 的新模型o1使用了一种称为“测试时计算”的技术,使其能够考虑多个答案并在使用过程中选择最佳选项。这种方法提高了解决问题和决策等复杂任务的性能,而无需进行大量的预训练。OpenAI 研究员 Noam Brown 透露,即使是短暂的“思考”也能显著提升模型的能力。
整个行业的转变对人工智能硬件有着更广泛的影响,尤其是英伟达的芯片对人工智能训练至关重要。专家预测,推理任务将转向分布式云服务器,这可能会重塑芯片的需求格局。红杉资本和 Andreessen Horowitz 等知名投资者正在密切关注这些变化,因为它们可能会影响对人工智能基础设施的投资。
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